Este proyecto tiene como fin el desarrollo de un esquema novedoso de guiado quirúrgico para resección de tumores en neurocirugía, mediante sistemas de visión multiespectrales y simulación biomecánica, integrados en un neuronavegador que permitirá la ubicación espacial precisa del tumor, así como la clara identificación de sus bordes con respecto al tejido cerebral sano, para aumentar la seguridad y disminución de riesgos durante la resección de tumores cerebrales.
Se propone la identificación del tumor en dos fases. La primera será estimar el desplazamiento interno del tumor con respecto a su posición original establecido en el mapa del neuronavegador, una vez hecha la craneotomía, lo que se conoce como Brain Shift. La segunda será la identificación de los bordes del tumor, una vez localizado éste con precisión conforme avanza el procedimiento. Para la primera fase la idea es estimar el desplazamiento superficial del tejido cerebral mediante un sistema de estereovisión Speckle que gracias la proyección de un patrón estructurado de luz infraroja, permitirá la identificación del desplazamiento de puntos de referencia biológicos, en este caso vascularidades. Posteriormente, el desplazamiento superficial estimado (condiciones de frontera) servirá para estimar el desplazamiento interno del tumor mediante un modelo viscoelástico inverso del tejido por elemento finito, y con ello actualizar el mapa del neuronavegador (registro no-deformable biomecánico). Para la segunda fase, un sistema de visión de fluorescencia de tejidos, consistente en una cámara UV y un fuente de excitación de luz, permitirá el marcaje óptico de los bordes del tumor, dadas longitudes de onda de excitación/emisión del tejido adecuadamente caracterizadas, cercanas al rango de UV visible (en bandas inocuas para el tejido).
La posición y orientación precisa de las imágenes de Speckle y UV se determinarán en tiempo real en el navegador a través de un seguidor óptico integrado al software de visualización del mapa del paciente. De esta forma, ambas modalidades de imagen serán establecidas con precisión con respecto al modelo anatómico del paciente (registro) obtenido previamente mediante estudios de Tomografía por Computadora y Resonancia Magnética.
Debido a la complejidad esperada del sistema final, en los dos años que contempla el presente proyecto PAPIIT se plantea el desarrollo del esquema básico del neuronavegador, enfocándose al desarrollo del sistema multiespectral de visión, al modelo biomecánico del tejido, así como a un modelo de simulación in-vitro de un paciente sintético que permitirá el desarrollo, integración, experimentación preliminar, ajustes, calibración y pruebas de usabilidad. Quedando para una subsecuente etapa, la fase de calibración precisa con respecto a tejidos reales, la expansión del esquema en un sistema de neuronavegación por realidad aumentada de imágenes multiespectales, así como su validación clínica.
El proyecto se realizará por el grupo de Bioinstrumentación del ICAT, integrantes también de la Unidad de Investigación y Desarrollo Tecnológico del ICAT en el Hospital General de México ""Dr. Eduardo Liceaga"". Se contará con la participación del Servicio de Neurología y Neurocirugía del Hospital, así como el Instituto Nacional de Neurología y Neurocirugía ""Dr. Manuel Velasco"", con quienes colaboramos actualmente. Participarán alumnos de doctorado, maestría y licenciatura, quienes desarrollan sus proyectos de tesis en torno a la temática del proyecto.
espacial del tumor mediante corrección del Brain Shift y la visualización por medio de contraste de los bordes tumorales durante la resección. De hecho, no tenemos noticia de navegadores comerciales para estimar el desplazamiento interno del tumor de manera rutinaria, ni la detección de sus bordes. En este último caso los sistemas existentes se basan en microcirugía mediante fluorescencia por agentes exógenos de contraste y filtros ópticos montados en los microscopios quirúrgicos comerciales; resultando en sistemas cerrados, de elevado costo y muy restringidos. Por ello se piensa que el esquema propuesto combinando imágenes multiespectrales (Speckle y autofluoresencia UV), modelos de simulación biomecánica y neuronavegación permitirá aumentar la seguridad de procedimientos de riesgo en neurocirugía, y sentando las bases de nuevas líneas de investigación en cirugía asistida por computadora. En particular, el uso de imagenología de Speckle permitirá visualizar vasos sanguíneos y estimar el flujo sanguíneo por medio de un patrón de interferencia generado con láser de luz infrarroja. Este haz de luz penetra el tejido unos pocos milímetros permitiendo visualizar el flujo en las ramificaciones o vasos sanguíneos dentro de una franja de volumen (Dunn, 2012). A diferencia del monitoreo utilizando cámaras de video convencional, la imagenología de Speckle permitirá obtener biomarcadores comprendido en un volumen del tejido encefálico y por lo tanto, mejores resultados en la estimación del desplazamiento del tumor. Además, el uso de estos biomarcadores permitirá monitorear de forma simultánea el estado funcional del área del cerebro bajo proceso durante la cirugía. En cuanto a la incorporación de imagenología de autofluorescencia resulta muy prometedor para su uso en procedimientos guiados por computadora e imágenes (Sutherland et al. 2019, Alfonso-Garcia et al. 2020). Podrá en el futuro reducir costos e invasividad en el uso de fluoróforos exógenos. En consecuencia, expandir sus potenciales usos prácticos y aumentar la seguridad de muchos procedimientos quirúrgicos, incluyendo microcirugía, cirugía endoscopica y cirugía por navegación (Vávra et al., 2017, Kersten-Oertel et al., 2012). Sin embargo, el uso de autofluorescencia como técnica en cirugía asistida por computadora se encuentra aún en estado embrionario. Los pocos sistemas reportados como los antes mencionados aún no están listos para su uso en la práctica clínica rutinaria, motivando la investigación y desarrollo de nuevos métodos de guiado por computadora basado en imágenes de autofluorescencia.
Finalmente un esquema como el propuesto, será la base de un neuronavegador innovador por realidad aumentada multiespectral, como fase siguiente posterior a la conclusión de este proyecto.